Музыкальные плейлисты с персонализированными рекомендациями устроены на основе алгоритмов, которые учитывают информацию о пользователях. 3 Это предыдущий слушательский опыт, лайки, дизлайки и жанровые предпочтения. 3

Например, в «Яндекс Музыке» есть четыре вида музыкальных подборок: редакторские, составленные кураторами сервиса, публичные пользовательские подборки и умные плейлисты, которые создаются алгоритмом. 3 Для более точных рекомендаций сервис учитывает информацию о пользователях: предыдущий слушательский опыт, лайки, дизлайки и жанровые предпочтения. 3

Также алгоритмы могут учитывать и другую активность пользователя, например, перемотку трека или навигацию по платформе. 3

Например, в Spotify система рекомендаций анализирует историю прослушивания пользователя и активные отзывы, такие как песни, которые он пропускает, создаваемые им плейлисты, продолжительность сеансов прослушивания, повторные прослушивания и исполнителей, на которых он подписан. 4 Эти данные используются для повышения точности рекомендаций и предоставления персонализированных предложений. 4